Zero Trust: Grunden för skydd i den digitala tidsåldern

Introduktion: Integrerad säkerhet i dagens digitala landskap

Moderna verktyg baserade på artificiell intelligens erbjuder oöverträffade möjligheter till affärsoptimering och informationsgenerering. Dessa framsteg medför dock grundläggande säkerhetsfrågor, särskilt när företag anförtror känsliga data till molnbaserade SaaS-leverantörer. Säkerhet kan inte längre ses som ett tillägg, utan måste integreras i varje lager av moderna teknikplattformar.

‍

Zero Trust-modellen utgör grunden för modern cybersäkerhet. Till skillnad från det traditionella tillvägagångssättet som förlitade sig på att skydda en specifik perimeter, tar Zero Trust-modellen hänsyn till identitet, autentisering och andra kontextuella indikatorer som enheternas tillstånd och integritet för att avsevärt förbättra säkerheten jämfört med status quo.

‍

Vad är Zero Trust?

Zero Trust är en säkerhetsmodell som bygger på idén att åtkomst till data inte ska beviljas enbart på grundval av var i nätverket man befinner sig. Den kräver att användare och system starkt bevisar sin identitet och pålitlighet och tillämpar detaljerade identitetsbaserade behörighetsregler innan de ger tillgång till applikationer, data och andra system.

‍

Med Zero Trust verkar dessa identiteter ofta inom flexibla, identitetsmedvetna nätverk som ytterligare minskar attackytan, eliminerar onödiga vägar till data och ger robusta externa säkerhetsskydd.

‍

Den traditionella metaforen med "slott och vallgrav" har försvunnit och ersatts av en mjukvarudefinierad mikrosegmentering som gör det möjligt för användare, applikationer och enheter att ansluta säkert från vilken plats som helst till vilken annan som helst.

‍

Tre vägledande principer för att implementera Zero Trust

Baserat på AWS playbook "Gain Confidence in Your Security with Zero Trust"

‍

1. Använda identitets- och nätverksfärdigheter tillsammans

Bättre säkerhet kommer inte från ett binärt val mellan identitets- eller nätverkscentrerade verktyg, utan snarare från en effektiv användning av båda i kombination. Identitetscentrerade kontroller erbjuder granulerade behörigheter, medan nätverkscentrerade verktyg ger utmärkta skyddsräcken inom vilka identitetsbaserade kontroller kan fungera.

De två typerna av kontroller bör vara medvetna om varandra och förstärka varandra. Det är t.ex. möjligt att koppla policies som gör det möjligt att skriva och tillämpa identitetscentrerade regler till en logisk nätverksgräns.

2. Att gå baklänges från användningsfall

Zero Trust kan betyda olika saker beroende på användningsområde. Med tanke på olika scenarier som t.ex:

• Maskin-till-maskin: Auktorisering av specifika flöden mellan komponenter för att eliminera onödig lateral nätverksmobilitet.
• Human-application: Möjliggör friktionsfri åtkomst till interna applikationer för medarbetarna.
• Mjukvara-mjukvara: När två komponenter inte behöver kommunicera ska de inte kunna göra det, även om de befinner sig i samma nätverkssegment.
• Digital transformation: Skapa noggrant segmenterade mikrotjänstarkitekturer inom nya molnbaserade applikationer.

3. Kom ihåg att en storlek inte passar alla

Zero Trust-koncept måste tillämpas i enlighet med säkerhetspolicyn för det system och de data som ska skyddas. Zero Trust är inte en metod som passar alla och den är under ständig utveckling. Det är viktigt att inte tillämpa enhetliga kontroller på hela organisationen, eftersom ett oflexibelt tillvägagångssätt kanske inte tillåter tillväxt.

Som det står i spelboken:

‍

"Att börja med att strikt följa principen om minsta möjliga privilegium och sedan strikt tillämpa principerna för Zero Trust kan höja säkerhetsribban avsevärt, särskilt för kritiska arbetsbelastningar. Tänk på Zero Trust-koncept som ett tillägg till befintliga säkerhetskontroller och -koncept, snarare än som ersättare.

Detta understryker att Zero Trust-koncept bör ses som ett komplement till befintliga säkerhetskontroller, inte som en ersättning.

‍

‍

AI-specifika säkerhetsaspekter

System med artificiell intelligens medför unika säkerhetsutmaningar som går utöver traditionella problem med applikationssäkerhet:

Modell Skydd

• Utbildning i datasäkerhet: Federerade inlärningsfunktioner möjliggör förbättrade modeller utan att centralisera känsliga data, vilket gör att organisationer kan dra nytta av kollektiv intelligens samtidigt som datasuveräniteten upprätthålls.
• Skydd mot modellinversion: Det är viktigt att implementera algoritmiska skydd mot modellinversionsattacker som försöker extrahera träningsdata från modeller.
• Verifiering av modellintegritet: Kontinuerliga verifieringsprocesser säkerställer att produktionsmodeller inte har manipulerats eller förgiftats.

Skydd mot AI-specifika sårbarheter

• Försvar mot prompt injection: System bör innehålla flera nivåer av skydd mot prompt injection-attacker, inklusive sanering av indata och övervakning av försök att manipulera modellens beteende.
• Utdatafiltrering: Automatiserade system bör analysera allt AI-genererat innehåll före leverans för att undvika potentiella dataläckor eller olämpligt innehåll.
• Detektering av kontradiktoriska exempel: Realtidsövervakning måste identifiera potentiella kontradiktoriska ingångar som är utformade för att manipulera modellresultat.

Efterlevnad och styrning

Fullständig säkerhet går utöver tekniska kontroller och omfattar även styrning och efterlevnad:

Anpassning av den rättsliga ramen

Moderna plattformar bör utformas så att de underlättar efterlevnaden av viktiga regelverk, bland annat

• GDPR och regionala sekretessbestämmelser
• Branschspecifika krav (HIPAA, GLBA, CCPA)
• Typ II SOC 2-kontroller
• ISO 27001- och ISO 27701-standarderna

Säkerhetsgaranti

• Regelbunden oberoende utvärdering: Systemen bör regelbundet genomgå penetrationstester av oberoende säkerhetsföretag.
• Bug Bounty Programme: Ett program för offentliggörande av sårbarheter kan engagera det globala säkerhetsforskningssamfundet.
• Kontinuerlig säkerhetsövervakning: En säkerhetscentral som är öppen dygnet runt bör övervaka potentiella hot.

Prestanda utan kompromisser

En vanlig missuppfattning är att robust säkerhet nödvändigtvis måste försämra prestandan eller användarupplevelsen. En väl utformad arkitektur visar att säkerhet och prestanda kan vara komplementära snarare än motsägelsefulla:

• Säker minnesacceleration: AI-bearbetning kan utnyttja specialiserad hårdvaruacceleration inom minnesskyddade enklaver.
• Optimerad implementering av kryptering: hårdvaruaccelererad kryptering säkerställer att dataskydd ger minimal fördröjning i driften.
• Säker cachelagringsarkitektur: Intelligenta cachelagringsmekanismer förbättrar prestandan samtidigt som strikta säkerhetskontroller upprätthålls.

Slutsats: Säkerhet som konkurrensfördel

I AI SaaS-landskapet handlar stark säkerhet inte bara om att minska riskerna, utan är i allt högre grad en konkurrensfaktor som gör det möjligt för organisationer att agera snabbare och med större tillförsikt. Genom att integrera säkerhet i alla aspekter av en plattform skapas en miljö där innovation kan blomstra utan att säkerheten äventyras.

‍

Framtiden tillhör de organisationer som kan utnyttja AI:s omvandlingspotential och samtidigt hantera dess inneboende risker. En Zero Trust-strategi säkerställer att du kan bygga denna framtid med tillförsikt.